ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度...
在成功部署并微调ChatGLM3-6B模型后,可以将其应用于多种对话场景中,如智能客服、问答系统等。其中,曦灵数字人作为百度智能云推出的数字人SAAS平台,能够很好地与ChatGLM3-6B模型结合,实现更加自然、流畅的人机交互体验。 曦灵数字人:利用ChatGLM3-6B强大的对话生成能力,曦灵数字人能够更准确地理解用户意图,生成更加...
接上一篇文章《大模型入门,免费云服务器部署大模型ChatGLM3-6B》后,本文将主要介绍ChatGLM3-6B的微调原理,从lora,ptuning等经过大家检验的,经典的微调方法原理入手,掌握大模型的微调技术。 目前大模型逐渐表现出了强大的表达能力,泛化能力和解决复杂问题的能力,基于基座大模型的能力,通过微调,在下游任务上能发挥出出...
#MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', 'THUDM/chatglm3-6b') MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '/mnt/workspace/chatglm3-6b') #如修改了模型路径,仍去下载huggingface,无法调用本地模型,需要修改chatglm3-6b/tokenizer_config.json "auto_map": { "AutoTokenizer": [ "THUDM/chat...
c、参数规模: chatglm3-6B 表示该模型包含约 6 亿(Billion)个参数,这使得它相当庞大,有能力处理多种复杂的语言任务。 d、微调: 在预训练之后,模型可以在特定任务或领域上进行微调,以适应具体的应用场景。微调可能需要一个任务特定的数据集。 e、Tokenization 和 Attention Mechanism: 输入文本通过分词(Tokenization...
练完即就业Ⅰ基础到框架Ⅰ适合小白入门_LLM_RAG_Agent_ChatGPT_Prompt 吴恩达机器学习 6221 38 一键本地部署Ollama!免费开源AI助手Ollama从安装到微调,小白也能轻松学会!100%成功~ AI大模型老冉 384 83 B站强推!2025公认最通俗易懂的【AI大模型】教程,全套付费课程(附资料)LLM大模型__RAG_大模型微调_...
方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成的) 微调选择 方案1,可以作为学习可以,但是由于本身MPS的问题,运行速度并不快,而且M1最高配置只有16GB,非常难受。 方案2,虽然我们的总量够了16GB,达到了LoRA和P-TuningV2的要求,但是要求每张显卡都有可以完整放下模型的空余,也就是说,...
以千帆大模型开发与服务平台为例,该平台提供了丰富的模型部署与微调工具,支持ChatGLM3-6B等主流大模型的快速部署与定制化开发。通过千帆大模型开发与服务平台,用户可以轻松实现模型的部署、微调与优化,进而将其应用于智能客服、问答系统、文本生成等多个场景。 在实际应用中,我们可以利用千帆大模型开发与服务平台提供的...
简介:LLM-05 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(微调实战1) 官方案例 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调 续接上节 我们的流程走到了,环境准备完毕。 装完依赖之后,上节结果为: 介绍LoRA LoRA原理 LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下,通过添加额外的网...
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 ChatGLM3-6B-chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM...